1. 生成式AI的崛起：生成式人工智能（AI）技术正迅速发展，能够模仿人类的认知能力，在多个方面提供巨大的生产力和生产效率提升的机会。
2. 技术与业务的融合：技术正成为企业能力分化的决定性因素之一，企业需要构建更复杂的技术依赖型工作任务，同时推动技术与业务的深度融合。
3. 超越传统计算：随着AI模型训练、复杂模拟和数字孪生等需求的出现，企业需要超越传统的云服务和计算能力，探索新的硬件和计算方法。
4. 开发者体验（DevEx）：企业越来越重视开发者体验，旨在通过提供更好的工具、平台和反馈机制来吸引和留住技术人才，提高开发效率。
5. 网络安全挑战：随着AI生成内容（AIGC）的普及，网络安全面临新的挑战，如深度伪造和钓鱼攻击，企业需要采取新的策略和技术来应对。
6. 技术核心现代化：企业需要对老化的技术基础设施进行现代化改造，采用更全面和连续的方法来处理技术负债，转向技术健康管理。
7. 量子计算和神经形态计算：新兴的计算技术如量子计算和神经形态计算可能为企业带来超越传统二进制计算的新范式。
8. 合成媒体的检测：随着AI生成内容的增加，企业需要利用AI本身来检测和预防潜在的有害内容，保护企业免受合成媒体的威胁。
9. 技术趋势的长期影响：德勤预测这些技术趋势将在未来18至24个月内成为常态，并在未来十年内可能的发展方向。
10. 企业战略与技术投资：企业需要采取战略性方法，利用生成式AI的独特能力解决现有问题，并帮助企业在市场中获得竞争优势。

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